产品库

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术，它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义，并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色，不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术，而且其训练过程和模型权重对公众开放，具有很高的科研和实用价值。

开源计算机视觉库

OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列编程功能，包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、机器学习等。该库广泛应用于学术研究和商业项目中，因其强大的功能和灵活性而受到开发者的青睐。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

计算机视觉AI平台

Robovision是一款计算机视觉AI平台，覆盖完整的AI生命周期。简化在不断变化的商业环境中开发、实施和调整AI的整个过程。

云端计算机视觉软件平台

LandingLens是一个云端计算机视觉软件平台，通过直观的界面和自然的提示交互，使您能够在几分钟内创建自定义的计算机视觉项目。其数据导向的人工智能技术确保即使在小型数据集的情况下，模型也能正常工作。LandingLens提供灵活的部署选项，包括云端和边缘设备，使其易于集成到现有环境中。无论是单个生产线还是全球运营，LandingLens都能轻松扩展项目。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

日志和可视化计算机视觉数据

Rerun是一个用于记录计算机视觉和机器人数据的SDK，配有可视化工具，用于随时间查看和调试数据。它可以帮助您以最少的代码调试和理解系统的内部状态和数据。Rerun提供灵活、快速和可移植的功能，适用于实时应用和数据探索。

一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

YOLO-NAS Pose是一款免费的、开源的库，用于训练基于PyTorch的计算机视觉模型。它提供了训练脚本和快速简单复制模型结果的示例。内置SOTA模型，可以轻松加载和微调生产就绪的预训练模型，包括最佳实践和验证的超参数，以实现最佳的准确性。可以缩短训练生命周期，消除不确定性。提供分类、检测、分割等不同任务的模型，可以轻松集成到代码库中。

计算机视觉自动化和RPA工具

U-xer是一款基于计算机视觉的测试自动化和RPA工具，旨在自动化屏幕上看到的任何内容，包括Web和桌面应用程序。它具有易用和高级两种模式，可以满足非技术用户和高级用户的不同需求。U-xer能够识别屏幕，像人类一样解释屏幕内容，实现更自然、准确的自动化。它适用于各种应用场景，包括Web应用程序、桌面软件、移动设备等，并提供定制化解决方案。U-xer的定价和定位请查看官方网站。

用于体育分析的计算机视觉工具集

roboflow/sports 是一个开源的计算机视觉工具集，专注于体育领域的应用。它利用先进的图像处理技术，如目标检测、图像分割、关键点检测等，来解决体育分析中的挑战。这个工具集由Roboflow开发，旨在推动计算机视觉技术在体育领域的应用，并通过社区贡献不断优化。

生成计算机视觉的合成数据集

Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集，可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制，实现人类中心数据集的设计和生成。

Jax 库，计算机视觉研究及更多

Scenic 是一个专注于基于注意力模型的计算机视觉研究的代码库，提供优化训练和评估循环、基线模型等功能，适用于图像、视频、音频等多模态数据。提供 SOTA 模型和基线，支持快速原型设计，价格免费。

AI与计算机视觉结合的摔跤耐力挑战

Wrestling Endurance Challenge是一个结合了人工智能和计算机视觉的摔跤耐力挑战应用。该应用通过AI分配任务，利用计算机视觉检测用户的持续时间。用户可通过扬声器或耳机接收指令，以参与耐力挑战。应用使用持续的机器学习在云端进行计算，并保证隐私安全，不会发送视频，仅导出关节坐标和轨迹数据。

构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台

Datature是一个全方位的AI视觉平台，帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用，无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案，让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。

Vision Arena是一个面向计算机视觉领域的开源模型测试平台

Vision Arena是一个由Hugging Face创建的开源平台,用于测试和比较不同的计算机视觉模型效果。它提供了一个友好的界面,允许用户上传图片并通过不同模型处理,从而直观地对比结果质量。平台预装了主流的图像分类、对象检测、语义分割等模型,也支持自定义模型。关键优势是开源免费,使用简单,支持多模型并行测试,有利于模型效果评估和选择。适用于计算机视觉研发人员、算法工程师等角色,可以加速计算机视觉模型的实验和调优。

无需代码或训练数据即可建立强大的计算机视觉模型

DirectAI是一个基于大型语言模型和零样本学习的平台，可以根据您的描述即时构建适合您需求的模型，无需训练数据。您可以在几秒钟内部署和迭代模型，省去了组装训练数据、标记数据、训练模型和微调模型的时间和费用。DirectAI在纽约市总部，并获得了风投支持，正在改变人们在现实世界中使用人工智能的方式。

一站式无代码计算机视觉平台

navan.ai是一款无代码计算机视觉平台，帮助企业、开发者和学生快速构建和训练计算机视觉模型。无需编写代码，只需上传图片即可在几分钟内构建和训练模型。用户可以在nStudio中快速测试模型性能，并通过下载模型文件或使用API部署模型。navan.ai注重数据隐私，用户可以使用自己的数据进行模型训练，无需与平台共享数据。未来，用户还可以在navan.ai上将自己的计算机视觉模型进行商业化，为其他开发者提供使用，并从中获得收益。

借助 AutoML Vision 从图像中发掘有价值的信息、利用预训练的 Vision API 模型，或使用 Vertex AI Vision 创建计算机视觉应用

Vision AI 提供了三种计算机视觉产品，包括 Vertex AI Vision、自定义机器学习模型和 Vision API。您可以使用这些产品从图像中提取有价值的信息，进行图像分类和搜索，并创建各种计算机视觉应用。Vision AI 提供简单易用的界面和功能强大的预训练模型，满足不同用户需求。

你的个人编码、AI和计算机视觉助手-全天候提供支持

Augmented AI是你的个人AI和计算机视觉助手！我们的聊天机器人服务为你的技术问题和项目需求提供按需支持。无论你是初学者还是高级用户，我们的团队都可以帮助你提升技能水平。获得全天候专家指导和资源访问。

使用先进计算机视觉算法进行自动、准确计数的应用。

CountAnything是一个前沿应用，利用先进的计算机视觉算法实现自动、准确的物体计数。它适用于多种场景，包括工业、养殖业、建筑、医药和零售等。该产品的主要优点在于其高精度和高效率，能够显著提升计数工作的准确性和速度。产品背景信息显示，CountAnything目前已开放给非中国大陆地区用户使用，并且提供免费试用。

NVIDIA推出的最经济的生成型AI超级计算机

NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit是一款紧凑型生成型AI超级计算机，提供了更高的性能和更低的价格。它支持从商业AI开发者到业余爱好者和学生的广泛用户群体，提供了1.7倍的生成型AI推理性能提升，67 INT8 TOPS的性能提升，以及102GB/s的内存带宽提升。这款产品是开发基于检索增强生成的LLM聊天机器人、构建视觉AI代理或部署基于AI的机器人的理想选择。

准确的计算机活动跟踪

DuckTrack 是一款准确的计算机活动跟踪工具，可记录鼠标、键盘、屏幕视频和音频数据。它可以精确记录和回放鼠标和键盘操作，并提供屏幕录制功能。该工具适用于所有主要操作系统，是一款便捷易用的桌面应用程序。

计算机使用代理资源集合

Awesome Computer Use 是一个专注于计算机使用代理的资源集合，包括论文和博客。这个资源库正在建设中，并将不断更新。它涵盖了与计算机使用代理相关的多个方面，如模型框架、基础、代理数据和评估等。这个项目对于研究人员和开发者来说是宝贵的资源，因为它提供了最新的研究成果和技术动态。

使用LLMs和计算机视觉自动化基于浏览器的工作流程

Skyvern是一个自动化工具，它结合了大型语言模型（LLMs）和计算机视觉技术，用于自动化基于浏览器的工作流程。它提供了一个简单的API端点，可以完全自动化手动工作流程，替代易碎或不可靠的自动化解决方案。

数据标注外包服务，为计算机视觉或自然语言处理模型提供数据标注和标签

为什么选择 Innovatiana 进行数据标注外包？Innovatiana 是一家致力于为您的人工智能需求提供有意义和有影响力的外包服务的公司。我们在马达加斯加招聘并培训我们自己的数据标注团队，为他们提供公平的薪水、良好的工作条件和职业发展机会。我们拒绝使用众包实践，为您提供有意义和有影响力的外包服务，并透明地提供用于人工智能的数据来源。我们的任务由一位英语或法语经理负责，以实现紧密的管理和沟通。我们提供灵活的价格，根据您的需求和预算定价。我们重视数据的安全性和机密性，并采取最佳的信息安全实践来保护数据。我们的数据标注专家经过专业培训，为您提供高质量的标注数据，用于培训您的人工智能模型。

基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架

Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。

AI模拟人类使用计算机的能力

Computer use是Anthropic公司推出的AI模型Claude 3.5 Sonnet的一项新功能，它能够模拟人类与计算机的交互方式，执行点击屏幕、输入信息等操作。这项功能的开发代表了AI在模拟人类行为方面取得了重大进展，为AI助理解锁了广泛的应用场景。Computer use功能在安全性、多模态能力和逻辑推理方面都有显著提升，代表了AI技术的新前沿。目前，该功能处于公测阶段，其性能在同类AI模型中处于领先地位。

从合成数据中学习视觉表示模型

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

用于理解任意视频中的相机运动的工具。

CameraBench 是一个用于分析视频中相机运动的模型，旨在通过视频理解相机的运动模式。它的主要优点在于利用生成性视觉语言模型进行相机运动的原理分类和视频文本检索。通过与传统的结构从运动 (SfM) 和实时定位与*构建 (SLAM) 方法进行比较，该模型在捕捉场景语义方面显示出了显著的优势。该模型已开源，适合研究人员和开发者使用，且后续将推出更多改进版本。

学习网络中的三维动物

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。